開發用於電梯預測性維護的人工智能模型

創科方案 開發用於電梯預測性維護的人工智能模型
(編號 : S-1139)
試驗項目
方案特點
  • 部署一個創新的人工智能模型來監測多個安裝在電梯系統的傳感器參數,如振動、溫度和距離
  • 從安裝在電梯部件的光學和電子傳感器採集關鍵實時運行數據包括牽引電機、制動臂、鋼絲繩和電梯門等
  • 識別電梯運行模式與電梯狀況的相關性
  • 使用人工智能技術分析上述收集的數據並進行預測性維護
  • 機電工程署雲端,在儀表板格式中,顯示關鍵電梯部件的狀況,包括以往的故障、潛在性能下降和部件使用壽命
試驗應用及預期成果
  • 設計可終生使用的AI模型來分析電梯部件的性能。組件包括但不限於電機、繩索、電梯門、電梯、制動器和調平
  • 系統將協助技術人員/工程師利用收集到的數據來推斷組件之間的相關性和其他潛在影響因素
  • 在機電工程署的雲端服務器開發儀表板,顯示每個關鍵組件的性能和趨勢分析,並在檢測到異常時發出警報
  • 提供人工智能模型的使用維護手冊
  • 提供實施預測性維護系統的建議,包括但不限於所需的數據質量、機器學習算法的選擇,並以提交建議報告
附加方案資料 EMSD_Inno_Lift_PM_Sebit.pdf
方案提供者資料
方案提供者:世閣有限公司
地址:香港新界沙田香港科學園科技大道西19號19W座7樓727室
聯絡人:伍耀榮
職位:董事
電話: 39052032
電子郵件: wingng@sebit.world
網頁: https://sebit.world

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